Nell’ultima edizione delle sue previsioni annuali, a16z delinea come pagamenti in stablecoin, tokenizzazione degli asset reali, AI e privacy ridisegneranno finanza, web e infrastrutture nei prossimi anni.
Summary
Stablecoin, tokenizzazione e nuova finanza onchain
Nel 2024 le stablecoin hanno movimentato un volume stimato di 46.000 miliardi di dollari, con nuovi massimi storici ricorrenti. È oltre 20 volte il volume di PayPal e quasi 3 volte quello di Visa.
Oggi un trasferimento di dollari digitali può essere regolato in meno di un secondo e per meno di un centesimo. Tuttavia, resta irrisolto il collegamento con i binari finanziari che le persone usano ogni giorno: servono onramp e offramp più efficienti verso i circuiti bancari e i sistemi di pagamento locali.
Una nuova generazione di startup sta colmando questo vuoto. Alcune usano prove crittografiche per consentire di scambiare in modo privato saldi in valuta locale con dollari digitali. Altre si integrano con reti regionali basate su QR code e pagamenti istantanei per abilitare trasferimenti conto‑conto.
Inoltre, altri operatori costruiscono wallet globali interoperabili e piattaforme di carte che permettono di spendere stablecoin presso esercenti tradizionali. Nel complesso, queste soluzioni ampliano la platea di chi può partecipare all’economia del dollaro digitale e preparano l’uso diretto delle stablecoin nei pagamenti mainstream.
Man mano che questi collegamenti maturano, con dollari digitali integrati nei sistemi di pagamento locali e negli strumenti per merchant, emergeranno nuovi comportamenti: lavoratori pagati in tempo reale oltre confine, negozi che accettano valute globali senza conti bancari e app che regolano istantaneamente il valore con utenti ovunque.
Tokenizzazione RWA, perps e origination nativa
Banche, fintech e asset manager mostrano un forte interesse a portare onchain azioni USA, materie prime, indici e altri asset tradizionali. Tuttavia, la tokenizzazione resta spesso “sckeuomorfa”, cioè replica la logica offchain invece di sfruttare pienamente le caratteristiche crypto‑native.
Strumenti sintetici come i perpetual futures consentono invece una liquidità più profonda e sono spesso più semplici da implementare. I “perps” offrono una leva intuitiva e rappresentano il derivato crypto‑native con il miglior product‑market fit.
In particolare, le azioni dei mercati emergenti sono una classe di attivi interessante da “perpificare”. Inoltre, i mercati di opzioni 0DTE su alcuni titoli, spesso più liquidi del mercato spot, rappresentano un laboratorio naturale per sperimentare la perpification.
La vera alternativa diventa quindi “perpification vs tokenization”. In ogni caso, nel 2026 è attesa una crescita della tokenizzazione di asset reali in chiave pienamente crypto‑native.
Su un fronte analogo, il 2026 vedrà più “origination, non solo tokenizzazione” per le stablecoin, ormai mainstream dal 2025, con ammontare in circolazione in continua crescita. Senza una solida infrastruttura di credito, però, questi strumenti assomigliano a narrow bank che detengono solo asset ultra‑liquidi e sicuri.
La narrow banking può essere un prodotto valido, ma difficilmente diventerà l’ossatura dell’economia onchain di lungo periodo. Per questo nuovi asset manager, curatori e protocolli stanno abilitando prestiti garantiti da collateral offchain, interamente gestiti su blockchain.
Spesso oggi i prestiti nascono offchain e vengono poi tokenizzati, con benefici limitati, salvo la distribuzione verso utenti già onchain. Invece, il credito dovrebbe essere originato direttamente in rete: questo riduce i costi operativi, le attività di back office e aumenta l’accessibilità al capitale.
La sfida principale sarà la conformità normativa e la standardizzazione dei prodotti. Tuttavia, diversi costruttori stanno già lavorando a soluzioni dedicate per regolamento, reporting e gestione del rischio.
Stablecoin come aggiornamento dei ledger bancari
Gran parte delle banche opera ancora su software difficilmente riconoscibile per uno sviluppatore moderno. I primi sistemi core risalgono agli anni 60 e 70; una seconda generazione è arrivata tra anni 80 e 90, con piattaforme come GLOBUS di Temenos e Finacle di InfoSys.
Molti di questi sistemi, però, girano ancora su mainframe, scritti in COBOL, con interfacce a file batch invece che API moderne. La maggioranza degli asset globali è registrata su questi ledger core, che risultano affidabili e integrati, ma frenano l’innovazione.
Aggiungere funzionalità chiave, come pagamenti istantanei, può richiedere mesi o anni e scontrarsi con debito tecnico e complessità regolamentare. In questo contesto entrano in gioco le stablecoin, insieme a depositi tokenizzati, treasury tokenizzati e obbligazioni onchain.
Questi strumenti consentono a banche, fintech e istituzioni di lanciare nuovi prodotti e servire nuovi segmenti senza riscrivere da zero i sistemi legacy. Le infrastrutture di base, pur datate, restano operative; la componente innovativa viene costruita sopra, su blockchain.
In questo senso i pagamenti in stablecoin diventano un vero ciclo di aggiornamento dei ledger bancari: le istituzioni possono sperimentare, testare casi d’uso e integrare prodotti onchain senza interrompere i sistemi centrali che gestiscono depositi e collateral.
Quando Internet diventa la banca
Con l’arrivo massiccio degli agenti AI e l’automazione del commercio, il modo in cui il denaro si muove deve cambiare. In un mondo basato sull’intento, i sistemi trasferiscono valore perché un agente riconosce un bisogno o un obbligo.
In questo scenario il denaro deve viaggiare veloce quanto l’informazione. Blockchain, smart contract e nuovi protocolli consentono già oggi di regolare un pagamento in dollari in pochi secondi su scala globale.
Nel 2026, però, nuovi primitive renderanno questo regolamento programmabile e reattivo. Agenti pagheranno tra loro per dati, tempo GPU o chiamate API in modo istantaneo e permissionless, senza fatture o riconciliazioni manuali.
Inoltre, gli sviluppatori potranno distribuire aggiornamenti software con regole di pagamento incorporate, limiti e log di audit, senza bisogno di integrazioni fiat o onboarding bancario. I mercati di previsione regoleranno automaticamente le posizioni in funzione degli eventi, con quote che si aggiornano e pagamenti che si chiudono in pochi secondi.
Una volta che il valore si muove così, il “payment flow” cessa di essere un layer operativo separato e diventa un comportamento di rete. Le banche diventano parte dell’infrastruttura di base di Internet e gli asset si trasformano in componenti infrastrutturali.
Wealth management per tutti
I servizi di gestione patrimoniale personalizzata sono stati a lungo riservati a clienti ad alto patrimonio, per costi e complessità operativa. La tokenizzazione di più asset class e le infrastrutture crypto rendono possibile strategie su misura per una platea molto più ampia.
Le raccomandazioni potenziate da AI e i co‑pilot permettono di eseguire e ribilanciare portafogli in tempo quasi reale e a costi contenuti. Questo va oltre i classici robo‑advisor: l’accesso alla gestione attiva diventa potenzialmente universale.
Nel 2025 la finanza tradizionale ha aumentato l’esposizione a cripto, con banche che raccomandano una quota tra 2% e 5% tramite strumenti diretti o ETP. Ma si tratta solo di un inizio: nel 2026 emergeranno piattaforme focalizzate sull’“accumulazione”, non solo sulla conservazione della ricchezza.
Parallelamente, strumenti DeFi come Morpho Vaults allocano automaticamente gli asset nei mercati di lending con il miglior profilo rischio‑rendimento, creando una componente core a rendimento nel portafoglio. Tenere la liquidità residua in stablecoin o in fondi monetari tokenizzati amplia ulteriormente le opzioni di yield.
Infine, gli investitori retail hanno oggi accesso più semplice ad asset privati illiquidi, come private credit, aziende pre‑IPO e private equity. La tokenizzazione sblocca questi mercati mantenendo requisiti di compliance e reporting.
Quando obbligazioni, azioni, strumenti privati e alternativi diventano rappresentati onchain, i portafogli possono essere ribilanciati automaticamente, senza bonifici o burocrazia bancaria, lungo l’intero spettro di rischio.
AI agenti, identità e il passaggio da KYC a KYA
Nell’economia degli agenti, il collo di bottiglia si sposta dall’intelligenza all’identità. Nei servizi finanziari, le “identità non umane” superano ormai i dipendenti umani con un rapporto di 96 a 1, ma restano prive di accesso bancario.
Il tassello mancante è il KYA, Know Your Agent. Così come gli individui necessitano di credit score per ottenere prestiti, gli agenti avranno bisogno di credenziali crittografiche firmate che ne attestino ruolo, vincoli e responsabilità.
Senza questa infrastruttura, molti merchant continueranno a bloccare gli agenti a livello di firewall. I soggetti che hanno costruito nel corso di decenni i sistemi di KYC hanno ora pochi mesi per adattarli al nuovo paradigma.
Parallelamente, l’uso dell’AI in ricerca sta cambiando rapidamente. Nel gennaio 2024 i modelli faticavano a comprendere il workflow di un economista matematico; a novembre potevano ricevere istruzioni astratte simili a quelle date a un dottorando.
Questi sistemi iniziano a produrre risposte talvolta nuove e corrette e vengono usati sempre più spesso per compiti di ricerca, in particolare in domini di ragionamento. In alcune prove risolvono in autonomia problemi del Putnam Exam, uno dei più difficili esami universitari di matematica.
L’assistenza alla ricerca offerta dall’AI favorirà uno stile di lavoro “polimatico”: la capacità di congetturare relazioni tra idee e di estrapolare rapidamente da risposte ipotetiche, anche quando non pienamente accurate.
Tuttavia, per sfruttare questo approccio serviranno workflow basati su insiemi di agenti che si avvolgono a vicenda: strati di modelli che valutano le strategie precedenti e sintetizzano progressivamente gli output più utili, dalla scrittura di paper all’analisi di brevetti o alla ricerca di vulnerabilità in smart contract.
Gestire questi ensemble richiederà una migliore interoperabilità tra modelli e meccanismi per riconoscere e remunerare in modo corretto il contributo di ciascuno. Qui la crittografia e le reti blockchain possono fornire componenti fondamentali.
La “tassa invisibile” sul web aperto
L’ascesa degli agenti AI impone una tassa invisibile al web aperto, erodendo il modello economico dei contenuti. Gli agenti estraggono dati da siti finanziati da pubblicità o abbonamenti, ma spesso aggirano del tutto questi flussi di ricavo.
Per evitare il collasso dell’ecosistema informativo che alimenta l’AI stessa, serviranno soluzioni tecniche ed economiche su larga scala: dai contenuti sponsorizzati di nuova generazione a sistemi di micro‑attribuzione, fino a modelli di finanziamento alternativi.
Gli accordi di licensing oggi in essere raramente compensano adeguatamente i publisher, coprendo solo una frazione delle entrate perse. Il passaggio chiave dei prossimi mesi sarà dal licensing statico a meccanismi di remunerazione dinamici, basati su utilizzo effettivo.
Questo implica testare e scalare sistemi che, magari sfruttando nanopagamenti su blockchain e standard avanzati di attribuzione, ricompensino automaticamente ogni entità che contribuisce al successo di un task svolto da un agente.
Privacy come vantaggio competitivo decisivo
La privacy è il requisito critico perché la finanza globale possa migrare onchain, ma è anche la caratteristica che quasi nessuna blockchain offre in modo nativo. Finora è stata soprattutto un’aggiunta marginale.
Oggi, invece, la privacy può differenziare radicalmente una chain. Soprattutto crea lock‑in: una sorta di effetto rete basato sui segreti, in un contesto dove competere solo sulle performance non è più sufficiente.
Grazie ai protocolli di bridge, è semplice spostare token tra chain pubbliche. Ma appena si introduce la riservatezza, diventano difficili da migrare i segreti: attraversare il confine tra catene private e pubbliche espone metadati, tempi e importi, facilitando il tracciamento.
Rispetto alle molte nuove chain indifferenziate, dove le fee tenderanno a zero perché lo spazio di blocco è simile ovunque, le blockchain orientate alla privacy possono sviluppare network effect molto più forti. In assenza di ecosistemi già floridi o vantaggi di distribuzione, è difficile creare fedeltà su catene generiche.
Su reti pubbliche, gli utenti possono transare facilmente con altri utenti su chain diverse, riducendo l’importanza della scelta iniziale. Al contrario, su reti private la scelta pesa di più, perché il rischio di esposizione limita gli spostamenti successivi.
Ne deriva una dinamica “winner‑take‑most”. E poiché la privacy è essenziale per la maggior parte dei casi d’uso reali, poche chain dedicate potrebbero conquistare gran parte del mercato crypto.
Messaggistica del futuro: oltre il quantum, verso la decentralizzazione
In vista dell’era del calcolo quantistico, app di messaggistica come Apple, Signal e WhatsApp hanno introdotto crittografia avanzata. Tuttavia, continuano a dipendere da server privati controllati da singole organizzazioni.
Questi server restano obiettivi facili per governi o altre entità che vogliano chiudere, manipolare o forzare l’accesso ai dati. La crittografia quantistica serve a poco se un paese può spegnere i server o se l’operatore detiene le chiavi.
La soluzione è decentralizzare il network: niente server privati, nessuna app unica, solo codice open source e crittografia allo stato dell’arte, anche contro minacce quantistiche. Con una rete aperta nessun attore singolo può revocare il diritto a comunicare.
Se una giurisdizione blocca un’app, ne possono nascere centinaia di varianti il giorno dopo. Se un nodo viene spento, incentivi economici basati su blockchain favoriscono l’ingresso immediato di un sostituto.
Quando le persone possiedono i propri messaggi come possiedono il denaro, tramite chiavi crittografiche, il paradigma cambia. Le app possono nascere e scomparire, ma gli utenti mantengono il controllo su identità e cronologia delle conversazioni.
Questo va oltre la semplice resistenza quantistica: si tratta di proprietà e decentralizzazione. Senza entrambe, si costruisce solo un sistema di cifratura teoricamente inviolabile, ma comunque disattivabile da un singolo punto di controllo.
Secrets-as-a-service e dati sensibili onchain
Dietro ogni modello, agente o automazione vi è una dipendenza fondamentale: i dati. Oggi gran parte dei data pipeline resta opaca, modificabile e non auditabile, accettabile in alcuni ambiti consumer ma insufficiente per settori come finanza e sanità.
È anche un freno decisivo per istituzioni che vorrebbero tokenizzare asset reali, ma devono rispettare requisiti stringenti di riservatezza. La domanda centrale diventa: chi controlla i dati sensibili, come si muovono e chi, o cosa, può accedervi.
Senza controlli di accesso granulari, chiunque voglia proteggere informazioni riservate è costretto a usare servizi centralizzati o soluzioni custom costose e lente da implementare. Questo blocca molte istituzioni dal pieno utilizzo della gestione dati onchain.
Con l’avanzare di sistemi agentici che navigano, transano e prendono decisioni in autonomia, utenti e imprese avranno bisogno di garanzie crittografiche, non di semplice “best‑effort trust”. Qui entra in gioco il paradigma dei secrets‑as‑a‑service.
Servono tecnologie capaci di fornire regole di accesso dati programmabili, cifratura lato client e gestione decentralizzata delle chiavi, definendo chi può decrittare cosa, in quali condizioni e per quanto tempo, con enforcement onchain.
Combinati con sistemi di dati verificabili, i segreti possono diventare parte dell’infrastruttura pubblica di Internet, non un’aggiunta applicativa. La privacy diverrebbe così un componente strutturale, non un optional integrato a posteriori.
Da “code is law” a “spec is law” nella sicurezza DeFi
Gli ultimi exploit DeFi hanno colpito protocolli considerati maturi, con team solidi, audit ripetuti e anni di funzionamento. Questo evidenzia i limiti di una sicurezza ancora troppo basata su euristiche caso per caso.
Per evolvere, la sicurezza dovrà spostarsi dai pattern di bug alle proprietà di design e dalle pratiche “best‑effort” ad approcci pienamente principiati. Sul fronte statico, ciò implica dimostrare in modo sistematico invarianti globali, non solo proprietà locali selezionate.
Nuovi strumenti di prova assistiti da AI aiutano a scrivere specifiche, proporre invarianti e ridurre il lavoro manuale che rendeva proibitivamente costosa la verifica formale. Sul fronte dinamico, queste specifiche diventano guardrail di runtime.
Le proprietà di sicurezza vengono codificate come asserzioni che ogni transazione deve rispettare. In questo modo non si presume che tutti i bug siano stati corretti ex ante: il sistema blocca automaticamente le transazioni che violano le condizioni chiave.
In pratica, gran parte degli exploit noti avrebbe attivato uno di questi controlli durante l’esecuzione, potenzialmente fermando l’attacco. L’idea di “code is law” evolve così in “spec is law”: anche gli attacchi inediti devono rispettare gli stessi vincoli che mantengono integro il protocollo.
Prediction market, AI e nuove forme di informazione
I mercati di previsione sono ormai entrati nel mainstream e nel prossimo anno diventeranno più grandi, pervasivi e sofisticati, grazie all’incrocio con AI e cripto. Questo porrà nuove sfide di design e governance.
Per prima cosa aumenterà il numero di contratti listati: non solo su elezioni o eventi geopolitici, ma su esiti complessi e altamente specifici. Questi mercati forniranno probabilità in tempo reale e diventeranno parte dell’ecosistema informativo.
Tuttavia, emergeranno interrogativi su trasparenza, auditabilità e valore sociale di queste informazioni, aspetti che la tecnologia blockchain può aiutare a gestire. Per sostenere una maggiore complessità serviranno nuovi meccanismi di allineamento sulla verità.
La risoluzione centralizzata degli eventi resta importante, ma mostra limiti nei casi controversi. Per scalarla, saranno necessari modelli di governance decentralizzata e oracoli basati su LLM, capaci di determinare l’esito di scenari contestati.
L’AI apre possibilità ulteriori: agenti specializzati possono scandagliare il mondo alla ricerca di segnali che offrano vantaggi di trading di breve periodo, evidenziando nuovi modi di interpretare gli eventi complessi e anticiparne gli sviluppi.
Questi agenti potrebbero agire come analisti politici avanzati, interrogabili per insight, ma anche rivelare driver profondi di fenomeni sociali, analizzando le loro strategie emergenti. Insieme ai sondaggi tradizionali, i mercati di previsione possono migliorare la qualità delle previsioni.
Non sostituiranno il polling, ma lo renderanno più accurato. Tecnologie AI possono raffinare l’esperienza di compilazione delle survey, mentre le reti crypto forniranno nuovi modi per dimostrare che i rispondenti sono umani e non bot.
La nascita dei “media con stake”
Le crepe nel modello dei media tradizionali, basato su una presunta oggettività, sono visibili da tempo. Internet ha dato voce diretta a operatori, imprenditori e costruttori, che parlano al pubblico partendo dai propri interessi.
Paradossalmente, molti utenti apprezzano questa trasparenza più della neutralità dichiarata. La novità non è la diffusione dei social, ma l’arrivo di strumenti crittografici che permettono impegni pubblici verificabili.
In un contesto dove l’AI rende economico generare contenuti illimitati con qualsiasi tono o identità, affidarsi solo alle dichiarazioni di persone o bot diventa insufficiente. Asset tokenizzati, lockup programmabili, prediction market e storici onchain offrono basi più solide per la fiducia.
Un commentatore può pubblicare un’analisi e provare, onchain, di avere “skin in the game”. Un podcaster può bloccare token per dimostrare di non fare pump and dump. Un analista può associare le proprie previsioni a mercati che si regolano pubblicamente.
Nasce così il concetto di “staked media”: forme di informazione in cui la credibilità deriva da stake verificabili, non da un’asserita neutralità. Non sostituisce i media esistenti, ma li integra con un nuovo segnale basato su impegni economici tracciabili.
SNARK, zkVM e cloud computing verificabile
Per anni gli SNARK sono rimasti confinati al mondo blockchain, perché la generazione delle prove richiedeva fino a 1.000.000 volte più lavoro rispetto all’esecuzione del calcolo. Fuori dai sistemi distribuiti era poco praticabile.
Entro il 2026, i prover zkVM dovrebbero scendere a un overhead di circa 10.000 volte, con footprint di memoria nell’ordine delle centinaia di megabyte, abbastanza leggeri per smartphone e ambienti diffusi.
Il dato è cruciale perché le GPU di fascia alta hanno un throughput parallelo di circa 10.000 volte superiore rispetto a una CPU laptop. Entro fine 2026, una singola GPU potrà generare in tempo reale prove di esecuzione di una CPU.
Questo scenario abilita la visione del cloud computing verificabile: se già si eseguono workload CPU nel cloud, sarà possibile ottenere prove crittografiche di correttezza a costi ragionevoli, senza modificare il codice applicativo.
Il prover è ottimizzato per GPU; lo sviluppatore non deve riscrivere le proprie applicazioni. Le primitive nate per blockchain diventano così riutilizzabili in contesti molto più ampi, dalla sicurezza dei dati alle applicazioni industriali.
Oltre il trading: costruire business crypto difendibili
Molte aziende crypto, al di fuori delle stablecoin e di alcune infrastrutture core, hanno virato verso il trading per trovare ricavi. Se però ogni impresa diventa una piattaforma di scambio, solo pochi grandi player possono emergere.
Questa corsa al trading può cannibalizzare l’attenzione collettiva, riducendo lo spazio per modelli più difendibili e duraturi. In un settore in cui token e speculazione offrono gratificazioni rapide, la tentazione di inseguire il product‑market fit immediato è forte.
Non c’è nulla di negativo nel trading in sé, che svolge una funzione di mercato cruciale. Tuttavia, non dovrebbe rappresentare l’approdo finale per ogni progetto. I founder che investono davvero nella componente “product” possono generare valore più resiliente.
In prospettiva di lungo termine, il trading dovrebbe essere visto come una tappa di passaggio verso servizi e applicazioni dall’impatto strutturale. Chi evita il “test del marshmallow” della speculazione istantanea aumenta le chance di costruire aziende più solide.
Quando il diritto raggiunge l’architettura tecnica
Negli Stati Uniti, uno dei principali ostacoli allo sviluppo di reti blockchain negli ultimi dieci anni è stata l’incertezza regolamentare. Le leggi sui titoli sono state adattate in modo estensivo, incanalando i founder in un quadro pensato per imprese, non per network.
Per anni la mitigazione del rischio legale ha sostituito la strategia di prodotto: gli ingegneri hanno ceduto il passo agli avvocati. Ne sono derivati esiti distorti, come trasparenza scoraggiata, distribuzioni di token arbitrarie, governance di facciata e token privi di reale modello economico.
Spesso i progetti meno rigorosi sul piano regolamentare hanno sovraperformato i costruttori di buona fede. Ora però il Congresso è più vicino che mai ad approvare una legge organica sulla struttura di mercato crypto, con impatto potenzialmente dirompente.
Se approvata nel 2026, la normativa incentiverebbe la trasparenza, fisserebbe standard chiari e sostituirebbe la “roulette dell’enforcement” con percorsi strutturati per fundraising, lancio di token e processi di decentralizzazione.
Dopo la legge GENIUS, la proliferazione di stablecoin è esplosa; una regolazione organica della market structure rappresenterebbe un cambio ancora più significativo, questa volta per l’intero livello di rete.
In altre parole, il nuovo quadro legale permetterebbe alle blockchain di operare come reti: aperte, autonome, componibili, credibilmente neutrali e decentralizzate, allineando finalmente architettura tecnica e architettura giuridica.
Nel complesso, le 17 idee di a16z delineano un ecosistema in cui AI, privacy, governance e infrastrutture onchain convergono per rendere Internet non solo il supporto del sistema finanziario, ma il sistema finanziario stesso.
